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USING DEEP LEARNING BASED DEFECT DETECTION AND CLASSIFICATION SCHEMES FOR PIXEL LEVEL IMAGE QUANTIFICATION

机译:基于深度学习的缺陷检测和分类方案,用于像素级别图像量化

摘要

A heat map of probable defects in an image can be represented as a matrix of defect probability index corresponding to each pixel. The image may be generated from data received from a detector of a scanning electron microscope or other inspection tools. A number of pixels in the image that exceed a corresponding threshold in the matrix can be quantified.
机译:图像中的可能缺陷的热图可以表示为对应于每个像素的缺陷概率指数的矩阵。 可以从从扫描电子显微镜或其他检查工具的检测器接收的数据生成图像。 可以量化图像中超过矩阵中的相应阈值的图像中的多个像素。

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